Forwarded from Python: задачки и вопросы
👍15
Forwarded from Python: задачки и вопросы
Объяснение:
Значение
При этом внутри функции
Значение
varTwo
передаётся в функцию func()
. varOne[1, 2, 3]
передаётся туда же как ещё одно значениеПри этом внутри функции
arr[0] = 0
изменяет значение по индексу [0]
в списке. Отсюда следует, что varOne = [0,2,3]
👍8🤔4
Самые популярные вопросы на собеседовании: «В чём разница между func и func()?»
Это совсем несложный вопрос, но многих новичков он ставит в ступор. На самом деле вопрос нужен только для того, чтобы проверить ваше понимание, что все функции в Python также являются объектами:
#собеседование
Это совсем несложный вопрос, но многих новичков он ставит в ступор. На самом деле вопрос нужен только для того, чтобы проверить ваше понимание, что все функции в Python также являются объектами:
def func():
print('Im a function')
func
#=> function __main__.func>
func()
#=> Im a function
func
— это представляющий функцию объект, который можно назначить переменной или передать другой функции. А вот функция func()
уже вызывает функцию и возвращает результат. Вот и всё :)#собеседование
👍24❤1
Большая подборка книг по Python от сообщества
В подборке есть книги как для новичков, так и для опытных специалистов. Репозиторий постоянно обновляется, так что велик шанс найти что-нибудь свеженькое.
https://github.com/pamoroso/free-python-books
#книги #подборка
В подборке есть книги как для новичков, так и для опытных специалистов. Репозиторий постоянно обновляется, так что велик шанс найти что-нибудь свеженькое.
https://github.com/pamoroso/free-python-books
#книги #подборка
👍11
Cоздаём свою канбан-доску на Django, DRF и Alpine.js
Наверняка вы уже работали с канбан-досками? Это сервисы типа Jira или Trello, они помогают здорово структурировать и мониторить рабочие процессы. А особенно они полезны, когда задачи состоят из кучи этапов, например, согласования, выполнения, ревью и продакшена.
А почему нам не сделать свою канбан-доску с блекджеком, так сказать, и всем прилегающим? Вот отличная статья, которая поможет разработать собственную канбан-доску и развернуть её на облачном сервере:
https://habr.com/ru/company/selectel/blog/721022/
#django #петпроект
Наверняка вы уже работали с канбан-досками? Это сервисы типа Jira или Trello, они помогают здорово структурировать и мониторить рабочие процессы. А особенно они полезны, когда задачи состоят из кучи этапов, например, согласования, выполнения, ревью и продакшена.
А почему нам не сделать свою канбан-доску с блекджеком, так сказать, и всем прилегающим? Вот отличная статья, которая поможет разработать собственную канбан-доску и развернуть её на облачном сервере:
https://habr.com/ru/company/selectel/blog/721022/
#django #петпроект
👍10🤡4
5 полезных, но малоизвестных библиотек для Python
Многие из нас работали с Flask, NumPy, OpenCV и другими популярными библиотеками питона. Они хорошо поддерживаются, постоянно развиваются, у них большое коммьюнити и огромное количество гайдов.
Но есть несколько очень крутых, но пока малоизвестных библиотек, которые могут оказаться очень полезными.
И вот 5 самых интересных из них:
— Funcy содержит более 100 полезных методов и декораторов, собранных в одной библиотеке.
— JsonObject — удобная библиотека для быстрого преобразования json в объекты Python.
— Pdir2 — отличная библиотека для замены работы со стандартным dir().
— NetworkX — это очень большая и удобная библиотека для Python с множеством встроенных функций для работы с графами и их выводом.
— You-get — удобный инструмент для скачивания видео, фото и аудио файлов с большинства популярных платформ.
А вот статья, в которой на примерах показали, как с ними работать и чем они могут быть полезны: https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/721834/
Берите на заметку, чтобы через полгода-года смело сказать, что вы юзали их, пока это ещё не было мейнстримом.
#подборка #библиотека
Многие из нас работали с Flask, NumPy, OpenCV и другими популярными библиотеками питона. Они хорошо поддерживаются, постоянно развиваются, у них большое коммьюнити и огромное количество гайдов.
Но есть несколько очень крутых, но пока малоизвестных библиотек, которые могут оказаться очень полезными.
И вот 5 самых интересных из них:
— Funcy содержит более 100 полезных методов и декораторов, собранных в одной библиотеке.
— JsonObject — удобная библиотека для быстрого преобразования json в объекты Python.
— Pdir2 — отличная библиотека для замены работы со стандартным dir().
— NetworkX — это очень большая и удобная библиотека для Python с множеством встроенных функций для работы с графами и их выводом.
— You-get — удобный инструмент для скачивания видео, фото и аудио файлов с большинства популярных платформ.
А вот статья, в которой на примерах показали, как с ними работать и чем они могут быть полезны: https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/721834/
Берите на заметку, чтобы через полгода-года смело сказать, что вы юзали их, пока это ещё не было мейнстримом.
#подборка #библиотека
👍13❤1💩1
Forwarded from Типичный программист
OpenAI представила GPT-4 и расскажет о ней подробнее на презентации в 23:00 по мск
Как и обещали, разработчики Microsoft и OpenAI, в целом улучшили GPT-4 и внедрили мультимодальные модели. Теперь GPT-4 может взаимодействовать ещё и через изображения (пример, на 1 скриншоте), звуки и видео. А ещё она свободно общается на разных языках, гораздо лучше сдаёт экзамены и лучше пишет о сложных вопросах, а не только общих темах.
Рассказываем, что ещё нового в новой модели от OpenAI, как получить к ней доступ и где посмотреть презентацию: https://tproger.ru/articles/openai-predstavila-gpt-4-chto-novogo-i-kak-poprobovat-novinku/
#нейросети #openai #microsoft
Как и обещали, разработчики Microsoft и OpenAI, в целом улучшили GPT-4 и внедрили мультимодальные модели. Теперь GPT-4 может взаимодействовать ещё и через изображения (пример, на 1 скриншоте), звуки и видео. А ещё она свободно общается на разных языках, гораздо лучше сдаёт экзамены и лучше пишет о сложных вопросах, а не только общих темах.
Рассказываем, что ещё нового в новой модели от OpenAI, как получить к ней доступ и где посмотреть презентацию: https://tproger.ru/articles/openai-predstavila-gpt-4-chto-novogo-i-kak-poprobovat-novinku/
#нейросети #openai #microsoft
👍18👎1
Дайджест Python #5: как сделать свой Copilot и работать с данными в Pandas
Собрали свежий дайджест из лучших материалов по Python.
В нём вы узнайте, как написать свой аналог GitHub Copilot без знаний об искусственном интеллекте, как работать с данными и памятью в Pandas и как написать нейросеть, которая сможет самостоятельно распознавать объекты.
#python #нейросети
Собрали свежий дайджест из лучших материалов по Python.
В нём вы узнайте, как написать свой аналог GitHub Copilot без знаний об искусственном интеллекте, как работать с данными и памятью в Pandas и как написать нейросеть, которая сможет самостоятельно распознавать объекты.
#python #нейросети
❤5👎1🤮1
Самые популярные вопросы на собеседовании: «Как работает функция map?»
Обычно, когда нужно обработать и преобразовывать все элементы в итерируемом объекте, первое, что напрашивается, это цикл
Но у
1. Поскольку
2. Второе преимущество использования
То есть
Например, здесь к каждому элементу в списке мы добавляем число 3.
#собеседование
Обычно, когда нужно обработать и преобразовывать все элементы в итерируемом объекте, первое, что напрашивается, это цикл
for
.Но у
for
есть несколько недостатков, которых можно избежать, используя map()
:1. Поскольку
map()
написан на C и сильно оптимизирован, его внутренний подразумеваемый цикл более эффективен, чем обычный цикл for
.2. Второе преимущество использования
map()
— потребление памяти. С помощью for
вам нужно сохранить весь список. А map()
вы получаете элементы по запросу, и только один элемент находится в памяти в данный момент.То есть
map()
полезен, когда вам нужно применить функцию преобразования к каждому элементу в коллекции или в массиве и преобразовать их в новый массив. Она возвращает объект (итератор), который перебирает значения, применяя функцию к каждому элементу. В случае необходимости объект можно преобразовать в список:def add_three(x):
return x + 3
li = [1,2,3]
list(map(add_three, li))
#=> [4, 5, 6]
Например, здесь к каждому элементу в списке мы добавляем число 3.
#собеседование
👍41🔥1
Python для начинающих: дорожная карта в 2023 году
Это просто просто огромная крутая дорожная карта по изучению Python с нуля. Не смотрите, что партнёрский материал — это колаб Tproger и Skypro. Ребята просто честно помечают такие вещи, но годноты от этого меньше не становится.
В общем, смотрите, изучайте и сохраняйте, чтобы не потерять: https://tproger.ru/articles/python-roadmap-2023-ljn8jvxfj/
#шпаргалки
Это просто просто огромная крутая дорожная карта по изучению Python с нуля. Не смотрите, что партнёрский материал — это колаб Tproger и Skypro. Ребята просто честно помечают такие вещи, но годноты от этого меньше не становится.
В общем, смотрите, изучайте и сохраняйте, чтобы не потерять: https://tproger.ru/articles/python-roadmap-2023-ljn8jvxfj/
#шпаргалки
👍13
Forwarded from Python: задачки и вопросы
Функцию reduce() используют для ...
Anonymous Quiz
22%
слияния всех значений обоих аргументов в одно целое
22%
комбинирования всех значений в наборе определённой функцией
24%
применения функции ко всем элементам последовательности
32%
уменьшения значения всех элементов коллекции на значение, переданное в аргументе
💩35👍5😁3
Самые популярные вопросы на собеседовании: «Объясните, как работает функция reduce»
Возвращается 11, то есть сумма 1+2+3+5.
#собеседование
reduce
принимает функцию и последовательность — и проходит по этой последовательности. На каждой итерации в функцию передаются как текущий элемент, так и выходные данные предыдущего элемента. В конце концов, возвращается одно значение:from functools import reduce
def add_three(x,y):
return x + y
li = [1,2,3,5]
reduce(add_three, li)
#=> 11
Возвращается 11, то есть сумма 1+2+3+5.
#собеседование
👍29❤2
Генерируем 2D-мир с помощью клеточного автомата на Python
Вообще, клеточный автомат сам по себе очень интересная штука. Простыми словами, это — модель, в которой состояние ячеек-клеток изменяется в зависимости от окружающих её клеток.
Простейшие клеточные автоматы используются в криптографии, моделировании физических процессов, поведения людей, в биологии, и в целой куче других важных и интересных штук. Да и вообще, это очень красиво и залипательно. И вот одно из необычных применений для клеточных автоматов — генерация карты для 2D-мира.
Хорошая статья, в которой можно попрактиковаться сразу и в геймдеве, и в теории клеточных автоматов, и в принципе закодировать что-нибудь интересное на питоне, вместо очередного калькулятора или просмотрщика погоды: https://habr.com/ru/post/721956/
#алгоритмы
Вообще, клеточный автомат сам по себе очень интересная штука. Простыми словами, это — модель, в которой состояние ячеек-клеток изменяется в зависимости от окружающих её клеток.
Простейшие клеточные автоматы используются в криптографии, моделировании физических процессов, поведения людей, в биологии, и в целой куче других важных и интересных штук. Да и вообще, это очень красиво и залипательно. И вот одно из необычных применений для клеточных автоматов — генерация карты для 2D-мира.
Хорошая статья, в которой можно попрактиковаться сразу и в геймдеве, и в теории клеточных автоматов, и в принципе закодировать что-нибудь интересное на питоне, вместо очередного калькулятора или просмотрщика погоды: https://habr.com/ru/post/721956/
#алгоритмы
👍17❤5👎2
Декораторы в Python: понять и полюбить
Декораторы — это вам не «обычное» процедурное программирование, когда вы объявляете функции с блоками кода, и просто вызываете их. В Python всё куда интереснее!
Если вкратце, декоратор — это функция, которая позволяет обернуть другую функцию и расширить её функциональность без изменения её кода. Новички не очень любят декораторы и зря. А вот опытные Python-программисты знают, что это один из самых полезных инструментов в Python.
Давайте разбираться, что это за декораторы, как их использовать и как задействовать всю их магию: https://tproger.ru/translations/demystifying-decorators-in-python/
Декораторы — это вам не «обычное» процедурное программирование, когда вы объявляете функции с блоками кода, и просто вызываете их. В Python всё куда интереснее!
Если вкратце, декоратор — это функция, которая позволяет обернуть другую функцию и расширить её функциональность без изменения её кода. Новички не очень любят декораторы и зря. А вот опытные Python-программисты знают, что это один из самых полезных инструментов в Python.
Давайте разбираться, что это за декораторы, как их использовать и как задействовать всю их магию: https://tproger.ru/translations/demystifying-decorators-in-python/
❤12👍5
Топ 5 ресурсов для изучения Python: часть 3
На канале уже есть пара подборок из самых годных ресурсов, которые помогают прокачаться в Python. Делюсь ещё пятёркой самых достойных.
Сохраняйте себе и учитесь на здоровье:
1. Pythonspot
Pythonspot это каталог ресурсов и материалов по Python, в котором весь контент разделён на категории: по уровню навыков, тематике (пользовательские интерфейсы, сети и т. д.) и платформе (Android, iOS и т.п.).
2. Онлайн-книга «Укус питона»
Это отличный учебник для начинающих. Более опытные программисты могут смело использовать его в качестве справочника — на случай, если нужно будет что-то вспомнить. Книга бесплатная, есть русский перевод.
3. Курс по Python от университета Райса на Coursera
Курс замёт займет несколько недель, зато регистрация и сам курс совершенно бесплатны. А вот если будет нужен сертификат, за него уже придётся платить.
4. Ускоренный курс по Python
Это серия документов и презентаций, которые могут использоваться для быстрого обучения языку Python программистов, знающих другие языки.
5. Real Python
Real Python это премиальный онлайн-курс с более чем 1300 страниц контента, 9 часов видео, упражнениями и примерам кода. Подписка платная, но на сайте есть много статей, которые можно читать совершенно бесплатно.
#подборка
На канале уже есть пара подборок из самых годных ресурсов, которые помогают прокачаться в Python. Делюсь ещё пятёркой самых достойных.
Сохраняйте себе и учитесь на здоровье:
1. Pythonspot
Pythonspot это каталог ресурсов и материалов по Python, в котором весь контент разделён на категории: по уровню навыков, тематике (пользовательские интерфейсы, сети и т. д.) и платформе (Android, iOS и т.п.).
2. Онлайн-книга «Укус питона»
Это отличный учебник для начинающих. Более опытные программисты могут смело использовать его в качестве справочника — на случай, если нужно будет что-то вспомнить. Книга бесплатная, есть русский перевод.
3. Курс по Python от университета Райса на Coursera
Курс замёт займет несколько недель, зато регистрация и сам курс совершенно бесплатны. А вот если будет нужен сертификат, за него уже придётся платить.
4. Ускоренный курс по Python
Это серия документов и презентаций, которые могут использоваться для быстрого обучения языку Python программистов, знающих другие языки.
5. Real Python
Real Python это премиальный онлайн-курс с более чем 1300 страниц контента, 9 часов видео, упражнениями и примерам кода. Подписка платная, но на сайте есть много статей, которые можно читать совершенно бесплатно.
#подборка
👍15❤4👏1
Ищем человека, который будет строить сообщество по темам Python / Data Science / AI в Tproger
Если вы довольно неплохо разбираетесь в этих темах и при этом видите в себе желание рассказывать об этом другим разработчикам и вовлекать их в горячие обсуждения — возможно, это именно ваша вакансия.
Подробности, тестовое задание и отклик здесь: https://tprg.ru/GEZL
Если вы довольно неплохо разбираетесь в этих темах и при этом видите в себе желание рассказывать об этом другим разработчикам и вовлекать их в горячие обсуждения — возможно, это именно ваша вакансия.
Подробности, тестовое задание и отклик здесь: https://tprg.ru/GEZL
❤4